Voorspelling van uitkomsten van diabetes na transplantatie (PERCEIVE)

Chronische nierziekte (CKD) is een belangrijke wereldwijde gezondheidslast en vertegenwoordigt een van de meest voorkomende niet-overdraagbare ziekten. In Europa treft CKD meer dan 50 miljoen mensen, wat ongeveer 10% van de volwassen bevolking vertegenwoordigt. Belangrijk is dat de aanwezigheid van CKD een aanzienlijke economische last vormt voor gezondheidszorgsystemen, met een geschatte jaarlijkse kost van 140 miljard in Europa. Niertransplantatie vertegenwoordigt de beste behandeling van eindstadium nierfalen (ESRD) wat betreft mortaliteit, morbiditeit en kwaliteit van leven. Bovendien vermindert deze therapeutische benadering voor ESRD de kosten van niervervangende therapie aanzienlijk. Post-transplantatie diabetes is een veelvoorkomende metabole complicatie van niertransplantatie. Tot 40% van de niertransplantatiepatiënten krijgt binnen de eerste 5 jaar na transplantatie de diagnose de novo diabetes en nog eens 30% wordt gekenmerkt door een verminderde glucosetolerantie (IGT). Bovendien zal 20% van de patiënten met IGT uiteindelijk post-transplantatie diabetes ontwikkelen.<\/p>

Immunosuppressieve therapie is de voornaamste boosdoener met zijn schadelijke effecten op ofwel insulineresistentie (corticosteroïden, mTOR-remmers) of insulinesynthese (tacrolimus). Naast de rol van immunosuppressieve therapie zijn andere relevante risicofactoren de leeftijd van de ontvangers en de BMI voor en na transplantatie. Een grote hoeveelheid registergegevens en een recente meta-analyse van retrospectieve studies geven duidelijk het schadelijke effect aan van post-transplantatie diabetes op de belangrijkste klinische uitkomsten van niertransplantatie: mortaliteit van ontvangers en graftverlies. De overmatige mortaliteit die in deze setting wordt waargenomen, wordt zoals verwacht voornamelijk veroorzaakt door een toename van cardiovasculaire sterfte. Hoewel het verband tussen diabetes en cardiovasculaire mortaliteit algemeen bekend is en de mechanismen ervan grotendeels duidelijk zijn in de algemene bevolking, hebben we een aanzienlijk gebrek aan informatie in deze specifieke setting, waar post-transplantatie diabetes bovenop verschillende andere cardiovasculaire risicofactoren werkt, die vaak aanwezig zijn in de transplantatiepopulatie. Daarom is ons vermogen om het risico te stratificeren en dienovereenkomstig in te grijpen om cardiovasculaire gebeurtenissen te voorkomen bij niertransplantatiepatiënten met post-transplantatie diabetes aanzienlijk beperkt. Dit gebrek aan kennis zal onvermijdelijk leiden tot een overbehandeling van patiënten die mogelijk een lager risico hebben en tot een onderbehandeling van transplantatiepatiënten die mogelijk een zeer hoog risico hebben. Aan de andere kant, wanneer we het probleem van graftverlies beschouwen, richten we onze aandacht onvermijdelijk op de immunologische mechanismen die verband houden met de allo-immuunrespons van de ontvangers tegen het transplantaat en vervolgens op de modulatie van immunosuppressie. Echter, in de afgelopen jaren realiseren we ons dat de risicofactoren voor ESRD die algemeen bekend zijn in de algemene bevolking ook een aanzienlijke prognostische waarde hebben bij de voorspelling van graftverlies bij niertransplantatie. We zijn ons er goed van bewust dat onder deze risicofactoren diabetes nog steeds een van de belangrijkste is. Ook in dit geval ontbreekt echter informatie over hoe de diabetische omgeving interageert met transplantatie-specifieke ESRD-risicofactoren om het lot van het transplantaat te bepalen.<\/p>

Bovendien zal ons onvermogen om het risico van elke patiënt te stratificeren voor ESRD onze therapeutische interventie aanzienlijk beperken. Daarom is het doel van dit project om deze kennisleemte op te vullen met een aanpak gebaseerd op diepe fenotypering van patiënten met post-transplantatie diabetes in combinatie met een systeembiologie-strategie. Deze methodologie stelt ons in staat om potentiële moleculaire markers op urine-, serum- of nierweefselniveau te identificeren die geassocieerd zullen worden met klinische, beeldvormende of histologische kenmerken waarvan bekend is dat ze ofwel cardiovasculaire mortaliteit of ESRD voorspellen. Met behulp van kunstmatige intelligentie zullen we vervolgens het prototype van een voorspellend model bouwen voor zowel cardiovasculaire mortaliteit als graftverlies, dat vervolgens gevalideerd zal worden in een toegewijd prospectief onderzoek.<\/p>